大致介绍

　　在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：

　　　　1、计算验证码

　　 2、滑块验证码

　　　　3、识图验证码

　　　　4、语音验证码

　　这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。

　　识别验证码通常是这几个步骤：

　　　　1、灰度处理

　　　　2、二值化

　　　　3、去除边框（如果有的话）

　　　　4、降噪

　　　　5、切割字符或者倾斜度矫正

　　　　6、训练字体库

　　　　7、识别

　　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不一定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降

　　这篇博客不涉及训练字体库的内容，请自行搜索。同样也不讲解基础的语法。

　　用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库)

灰度处理&二值化

　　灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片。

　　二值化，是将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别

　　在OpenCV中有现成的方法可以进行灰度处理和二值化，处理后的效果：

　　代码：

# 自适应阀值二值化

def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):

filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-binary.jpg'

img_name = filedir + '/' + img_name

print('.....' + img_name)

im = cv2.imread(img_name)

im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰值化

# 二值化

th1 = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)

cv2.imwrite(filename,th1)

return th1

去除边框

　　如果验证码有边框，那我们就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为白色，我这里边框是两个像素宽

　　注意：在用OpenCV时，图片的矩阵点是反的，就是长和宽是颠倒的

　　代码：

# 去除边框
def clear_border(img,img_name):
filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-clearBorder.jpg'
h, w = img.shape[:2]
for y in range(0, w):
for x in range(0, h):
if y < 2 or y > w - 2:
img[x, y] = 255
if x < 2 or x > h -2:
img[x, y] = 255
cv2.imwrite(filename,img)
return img

效果：

降噪

　　降噪是验证码处理中比较重要的一个步骤，我这里使用了点降噪和线降噪

　　线降噪的思路就是检测这个点相邻的四个点（图中标出的绿色点），判断这四个点中是白点的个数，如果有两个以上的白色像素点，那么就认为这个点是白色的，从而去除整个干扰线，但是这种方法是有限度的，如果干扰线特别粗就没有办法去除，只能去除细的干扰线

　　代码：

1 # 干扰线降噪
2 def interference_line(img, img_name):
3 filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferenceline.jpg'
4 h, w = img.shape[:2]
5 # ！！！opencv矩阵点是反的
6 # img[1,2] 1:图片的高度，2：图片的宽度
7 for y in range(1, w - 1):
8 for x in range(1, h - 1):
9 count = 0
10 if img[x, y - 1] > 245:
11 count = count + 1
12 if img[x, y + 1] > 245:
13 count = count + 1
14 if img[x - 1, y] > 245:
15 count = count + 1
16 if img[x + 1, y] > 245:
17 count = count + 1
18 if count > 2:
19 img[x, y] = 255
20 cv2.imwrite(filename,img)
21 return img

　点降噪的思路和线降噪的差不多，只是会针对不同的位置检测的点不一样,注释写的很清楚了

　　代码：

# 点降噪
def interference_point(img,img_name, x = 0, y = 0):
"""
9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数
:param x:
:param y:
:return:
"""
filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferencePoint.jpg'
# todo 判断图片的长宽度下限
cur_pixel = img[x,y]# 当前像素点的值
height,width = img.shape[:2]
for y in range(0, width - 1):
for x in range(0, height - 1):
if y == 0: # 第一行
if x == 0: # 左上顶点,4邻域
# 中心点旁边3个点
sum = int(cur_pixel)
+ int(img[x, y + 1])
+ int(img[x + 1, y])
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
elif x == height - 1: # 右上顶点
sum = int(cur_pixel)
+ int(img[x, y + 1])
+ int(img[x - 1, y])
+ int(img[x - 1, y + 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
else: # 最上非顶点,6邻域
sum = int(img[x - 1, y])
+ int(img[x - 1, y + 1])
+ int(cur_pixel)
+ int(img[x, y + 1])
+ int(img[x + 1, y])
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
elif y == width - 1: # 最下面一行
if x == 0: # 左下顶点
# 中心点旁边3个点
sum = int(cur_pixel)
+ int(img[x + 1, y])
+ int(img[x + 1, y - 1])
+ int(img[x, y - 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
elif x == height - 1: # 右下顶点
sum = int(cur_pixel)
+ int(img[x, y - 1])
+ int(img[x - 1, y])
+ int(img[x - 1, y - 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
else: # 最下非顶点,6邻域
sum = int(cur_pixel)
+ int(img[x - 1, y])
+ int(img[x + 1, y])
+ int(img[x, y - 1])
+ int(img[x - 1, y - 1])
+ int(img[x + 1, y - 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
else: # y不在边界
if x == 0: # 左边非顶点
sum = int(img[x, y - 1])
+ int(cur_pixel)
+ int(img[x, y + 1])
+ int(img[x + 1, y - 1])
+ int(img[x + 1, y])
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
elif x == height - 1: # 右边非顶点
sum = int(img[x, y - 1])
+ int(cur_pixel)
+ int(img[x, y + 1])
+ int(img[x - 1, y - 1])
+ int(img[x - 1, y])
+ int(img[x - 1, y + 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
else: # 具备9领域条件的
sum = int(img[x - 1, y - 1])
+ int(img[x - 1, y])
+ int(img[x - 1, y + 1])
+ int(img[x, y - 1])
+ int(cur_pixel)
+ int(img[x, y + 1])
+ int(img[x + 1, y - 1])
+ int(img[x + 1, y])
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 4 * 245:
img[x, y] = 0
cv2.imwrite(filename,img)
return img

效果：

　　其实到了这一步，这些字符就可以识别了，没必要进行字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了

字符切割

字符切割通常用于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符，在进行识别

　　字符切割的思路就是找到一个黑色的点，然后在遍历与他相邻的黑色的点，直到遍历完所有的连接起来的黑色的点，找出这些点中的最高的点、最低的点、最右边的点、最左边的点，记录下这四个点，认为这是一个字符，然后在向后遍历点，直至找到黑色的点，继续以上的步骤。最后通过每个字符的四个点进行切割

图中红色的点就是代码执行完后，标识出的每个字符的四个点，然后就会根据这四个点进行切割（图中画的有些误差，懂就好）

　　但是也可以看到，m2是粘连的，代码认为他是一个字符，所以我们需要对每个字符的宽度进行检测，如果他的宽度过宽，我们就认为他是两个粘连在一起的字符，并将它在从中间切割

　　确定每个字符的四个点代码：

def cfs(im,x_fd,y_fd):
'''用队列和集合记录遍历过的像素坐标代替单纯递归以解决cfs访问过深问题
'''
# print('**********')
xaxis=[]
yaxis=[]
visited =set()
q = Queue()
q.put((x_fd, y_fd))
visited.add((x_fd, y_fd))
offsets=[(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]#四邻域
while not q.empty():
x,y=q.get()
for xoffset,yoffset in offsets:
x_neighbor,y_neighbor = x+xoffset,y+yoffset
if (x_neighbor,y_neighbor) in (visited):
continue # 已经访问过了
visited.add((x_neighbor, y_neighbor))
try:
if im[x_neighbor, y_neighbor] == 0:
xaxis.append(x_neighbor)
yaxis.append(y_neighbor)
q.put((x_neighbor,y_neighbor))
except IndexError:
pass
# print(xaxis)
if (len(xaxis) == 0 | len(yaxis) == 0):
xmax = x_fd + 1
xmin = x_fd
ymax = y_fd + 1
ymin = y_fd
else:
xmax = max(xaxis)
xmin = min(xaxis)
ymax = max(yaxis)
ymin = min(yaxis)
#ymin,ymax=sort(yaxis)
return ymax,ymin,xmax,xmin
def detectFgPix(im,xmax):
'''搜索区块起点
'''
h,w = im.shape[:2]
for y_fd in range(xmax+1,w):
for x_fd in range(h):
if im[x_fd,y_fd] == 0:
return x_fd,y_fd
def CFS(im):
'''切割字符位置
'''
zoneL=[]#各区块长度L列表
zoneWB=[]#各区块的X轴[起始，终点]列表
zoneHB=[]#各区块的Y轴[起始，终点]列表
xmax=0#上一区块结束黑点横坐标,这里是初始化
for i in range(10):
try:
x_fd,y_fd = detectFgPix(im,xmax)
# print(y_fd,x_fd)
xmax,xmin,ymax,ymin=cfs(im,x_fd,y_fd)
L = xmax - xmin
H = ymax - ymin
zoneL.append(L)
zoneWB.append([xmin,xmax])
zoneHB.append([ymin,ymax])
except TypeError:
return zoneL,zoneWB,zoneHB
return zoneL,zoneWB,zoneHB

分割粘连字符代码：

# 切割的位置

im_position = CFS(im)

maxL = max(im_position[0])

minL = min(im_position[0])

# 如果有粘连字符，如果一个字符的长度过长就认为是粘连字符，并从中间进行切割

if(maxL > minL + minL * 0.7):

maxL_index = im_position[0].index(maxL)

minL_index = im_position[0].index(minL)

# 设置字符的宽度

im_position[0][maxL_index] = maxL // 2

im_position[0].insert(maxL_index + 1, maxL // 2)

# 设置字符X轴[起始，终点]位置

im_position[1][maxL_index][1] = im_position[1][maxL_index][0] + maxL // 2

im_position[1].insert(maxL_index + 1, [im_position[1][maxL_index][1] + 1, im_position[1][maxL_index][1] + 1 + maxL // 2])

# 设置字符的Y轴[起始，终点]位置

im_position[2].insert(maxL_index + 1, im_position[2][maxL_index])

# 切割字符，要想切得好就得配置参数，通常 1 or 2 就可以

cutting_img(im,im_position,img_name,1,1)

切割粘连字符代码：

def cutting_img(im,im_position,img,xoffset = 1,yoffset = 1):

filename = './out_img/' + img.split('.')[0]

# 识别出的字符个数

im_number = len(im_position[1])

# 切割字符

for i in range(im_number):

im_start_X = im_position[1][i][0] - xoffset

im_end_X = im_position[1][i][1] + xoffset

im_start_Y = im_position[2][i][0] - yoffset

im_end_Y = im_position[2][i][1] + yoffset

cropped = im[im_start_Y:im_end_Y, im_start_X:im_end_X]

cv2.imwrite(filename + '-cutting-' + str(i) + '.jpg',cropped)

效果：

　　识别

　　识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的操作

代码：

# 识别验证码

cutting_img_num = 0

for file in os.listdir('./out_img'):

str_img = ''

if fnmatch(file, '%s-cutting-*.jpg' % img_name.split('.')[0]):

cutting_img_num += 1

for i in range(cutting_img_num):

try:

file = './out_img/%s-cutting-%s.jpg' % (img_name.split('.')[0], i)

# 识别字符

str_img = str_img + image_to_string(Image.open(file),lang = 'eng', config='-psm 10') #单个字符是10，一行文本是7

except Exception as err:

pass

print('切图：%s' % cutting_img_num)

print('识别为：%s' % str_img)

最后这种粘连字符的识别率是在30%左右，而且这种只是处理两个字符粘连，如果有两个以上的字符粘连还不能识别，但是根据字符宽度判别的话也不难，有兴趣的可以试一下

无需切割字符识别的效果：

　　需要切割字符的识别效果：

这种只是能够识别简单验证码，复杂的验证码还要靠大家了

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